• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

相似文献

1
Advanced Computational Intelligence for Object Detection, Feature Extraction and Recognition in Smart Sensor Environments.智能传感器环境中的目标检测、特征提取和识别的高级计算智能。
Sensors (Basel). 2020 Dec 24;21(1):45. doi: 10.3390/s21010045.
2
Distributed Architecture to Integrate Sensor Information: Object Recognition for Smart Cities.分布式架构集成传感器信息:智慧城市中的目标识别。
Sensors (Basel). 2019 Dec 23;20(1):112. doi: 10.3390/s20010112.
3
Human activity recognition based on feature selection in smart home using back-propagation algorithm.基于反向传播算法的智能家居中基于特征选择的人类活动识别
ISA Trans. 2014 Sep;53(5):1629-38. doi: 10.1016/j.isatra.2014.06.008. Epub 2014 Jul 9.
4
[Artificial Intelligence in Smart Health: Investigation of Theory and Practice].《智能健康中的人工智能:理论与实践研究》
Hu Li Za Zhi. 2019 Apr;66(2):7-13. doi: 10.6224/JN.201904_66(2).02.
5
A daily activity feature extraction approach based on time series of sensor events.一种基于传感器事件时间序列的日常活动特征提取方法。
Math Biosci Eng. 2020 Jul 31;17(5):5173-5189. doi: 10.3934/mbe.2020280.
6
Electronic Nose Feature Extraction Methods: A Review.电子鼻特征提取方法综述
Sensors (Basel). 2015 Nov 2;15(11):27804-31. doi: 10.3390/s151127804.
7
Efficient Multi-Object Detection and Smart Navigation Using Artificial Intelligence for Visually Impaired People.利用人工智能实现视障人士的高效多目标检测与智能导航
Entropy (Basel). 2020 Aug 27;22(9):941. doi: 10.3390/e22090941.
8
Smart agile lens remote optical sensor for three-dimensional object shape measurements.用于三维物体形状测量的智能灵活镜头远程光学传感器。
Appl Opt. 2010 Mar 1;49(7):1139-50. doi: 10.1364/AO.49.001139.
9
Examining sensor-based physical activity recognition and monitoring for healthcare using Internet of Things: A systematic review.使用物联网技术进行医疗保健的基于传感器的身体活动识别和监测的研究:系统评价。
J Biomed Inform. 2018 Nov;87:138-153. doi: 10.1016/j.jbi.2018.09.002. Epub 2018 Sep 26.
10
Deep Spatial-Temporal Joint Feature Representation for Video Object Detection.用于视频目标检测的深度时空联合特征表示。
Sensors (Basel). 2018 Mar 4;18(3):774. doi: 10.3390/s18030774.

本文引用的文献

1
Real-Time and Accurate Drone Detection in a Video with a Static Background.实时且精确的静态背景视频中无人机检测
Sensors (Basel). 2020 Jul 10;20(14):3856. doi: 10.3390/s20143856.
2
Rapid Multi-Sensor Feature Fusion Based on Non-Stationary Kernel JADE for the Small-Amplitude Hunting Monitoring of High-Speed Trains.基于非平稳核JADE的快速多传感器特征融合用于高速列车小幅度晃动监测
Sensors (Basel). 2020 Jun 18;20(12):3457. doi: 10.3390/s20123457.
3
A Cognitive Method for Automatically Retrieving Complex Information on a Large Scale.一种自动检索大规模复杂信息的认知方法。
Sensors (Basel). 2020 May 28;20(11):3057. doi: 10.3390/s20113057.
4
WatchPose: A View-Aware Approach for Camera Pose Data Collection in Industrial Environments.WatchPose:一种用于工业环境中相机位姿数据采集的视图感知方法。
Sensors (Basel). 2020 May 27;20(11):3045. doi: 10.3390/s20113045.
5
RFI Artefacts Detection in Sentinel-1 Level-1 SLC Data Based On Image Processing Techniques.基于图像处理技术的 Sentinel-1 水平 1 单视数据中的 RFI 干扰检测。
Sensors (Basel). 2020 May 21;20(10):2919. doi: 10.3390/s20102919.
6
Training Data Extraction and Object Detection in Surveillance Scenario.监控场景中的训练数据提取和目标检测。
Sensors (Basel). 2020 May 8;20(9):2689. doi: 10.3390/s20092689.
7
Multi-View Visual Question Answering with Active Viewpoint Selection.多视图视觉问答与主动视点选择。
Sensors (Basel). 2020 Apr 17;20(8):2281. doi: 10.3390/s20082281.
8
Active Player Detection in Handball Scenes Based on Activity Measures.基于活动度量的手球场景中活动球员检测
Sensors (Basel). 2020 Mar 8;20(5):1475. doi: 10.3390/s20051475.
9
Liver Tumor Segmentation in CT Scans Using Modified SegNet.使用改进的 SegNet 对 CT 扫描中的肝脏肿瘤进行分割。
Sensors (Basel). 2020 Mar 10;20(5):1516. doi: 10.3390/s20051516.
10
A Deep-Learning-based 3D Defect Quantitative Inspection System in CC Products Surface.基于深度学习的 CC 产品表面 3D 缺陷定量检测系统。
Sensors (Basel). 2020 Feb 12;20(4):980. doi: 10.3390/s20040980.

智能传感器环境中的目标检测、特征提取和识别的高级计算智能。

Advanced Computational Intelligence for Object Detection, Feature Extraction and Recognition in Smart Sensor Environments.

机构信息

Faculty of Applied Mathematics, Silesian University of Technology, 44-100 Gliwice, Poland.

出版信息

Sensors (Basel). 2020 Dec 24;21(1):45. doi: 10.3390/s21010045.

DOI:10.3390/s21010045
PMID:33374103
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7795168/
Abstract

The recent years have seen a vast development in various methodologies for object detection and feature extraction and recognition, both in theory and in practice [...].

摘要

近年来,无论是在理论还是实践方面,用于目标检测、特征提取和识别的各种方法都得到了极大的发展。